本文来自美国雪城大学Bryan S. Kim团队，发表于HotStorage"22，分析了均衡磨损在不同的场景下，所带来的写放大效果。从测试分析中来看，均衡磨损并不总是有效，在目前的有限擦除次数的SSD中，可能会带来比较严重的写放大问题，严重影响SSD使用寿命。

(资料图)

作者评估了现有的几种典型均衡磨损算法，如表1所示，并测试了多个场景，包含倾斜性负载和均匀负载，表明它们确实存在异常行为，并产生高的写放大。本文探讨了放弃均衡磨损而采用SSD中的容量方差的选择，并表明容量方差将SSD的寿命延长2.94×。本文方法开源：https://github.com/ZiyangJiao/FTLSim-WL.

问题：

1. 写放大如何?

使用r/ℎ= 0.9/0.1的合成负载来测量WL引起的写放大，最多可进行100 次全盘写入(25 TiB)，测试盘的逻辑空间大小为256GiB，11%OPS空间。图2为100次全盘写所对应的写放大，可以得到如下观察。

整体写放大高达11.49（PWL），其中NoWL的方法下写放大为6左右，因此5.4是WL造成的。这意味着对于每写入256 GiB的用户数据，仅WL就会带来额外的1.35 TiB数据写入。

写放大对WL阈值参数很敏感。将DP算法从10更改为5（变得更加激进）会将写入的数据量放大到1.6X。

一旦SSD老化超过80次全驱动写入，PWL 会产生11.49的高写放大。PWL 是一种自适应WL算法，在后期变得过于激进，而在早期处于休眠状态。

随着SSD老化，写放大会随着时间稳步增加，这表明SSD老化会随着写入更多数据而加速。

2. 均衡磨损的有效性如何？

测试两种场景：1）256GiB用户数据，采用全盘写入100次，如图3；2）数据只占全盘5%容量，并持续写入，如图4。对于每一种场景，测试了倾斜性较强的负载(r/h=0.9/0.1)和均匀随机负载(r/h=0.5/0.5)。

对于倾斜性较强的负载（图3a），DP和PWL的擦除次数都比NoWL更多。它们的CDF显示出一个凹陷，这表明擦除计数的双峰分布。而NoWL 显示一条几乎垂直的线，这意味着擦除数分布更紧密。这是磨损均衡的性能异常（通过检查双峰分布，发现与冷池相关的块比热池中的块更老）。对于DP算法，如果冷池中最年轻的块恰好比热池中最旧的块更老，仍然会触发两个块之间的交换，从而导致这种反转。DAGC实现了块的均衡磨损，其分布较为集中，但带来写放大18%。

对于均匀随机的负载（图3b），DP、PWL和NoWL之间的差异可以忽略不计。因为全盘写入时，数据热度接近，使得所有块都被平等地使用，并且几乎不会触发均衡磨损。然而，DAGC仍然表现出性能异常，由于其在GC时会同时考虑有效页面的比例以及块的擦除次数，因此数据写入比NoWL多15%（因为它可能会选择擦除次数较低但有效页面数量也多的闪存块）。

对于第二类场景下，负载数据集较小，大多数均衡磨损方法是有效的，如图4a和图4b中接近垂直的分布。而NoWL显示了两种负载中已使用块和未使用块之间的双峰分布。当负载倾斜时（图 4a），WL 技术通过放大数据写入量来实现这种均匀性。对于均匀负载（图 4b），数据热度接近，因此均衡磨损的整体写放大要低得多。

上述场景一考虑全盘使用，充分利用盘的容量特征，结果表明均衡磨损是一把双刃剑，可以使得均衡磨损效果比NoWL还要差（图3a），也可以实现良好的均衡磨损但其加速了闪存整体磨损（图3b）。而场景二则是针对大容量盘但是实际数据量较少的场景，其采用均衡磨损的效果较好，这部分总结如表4所示。

容量差异方法

本文提出了一种容量差异方法，即不采用均衡磨损。因为如果接口允许减少SSD的输出容量，均衡磨损就变得不必要了，因为它不需要确保所有块均匀地磨损。随着SSD的磨损使用，坏块的数量会逐渐增多，但只要剩余容量满足用户需求，该SSD仍然可以正常服务。从而避免了均衡磨损过程中带来的严重写放大问题，增加了整体写入量，从而改善SSD的总使用寿命。

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